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Deep Research en OpenAI: Investiga con IA sin perder la autoría

La investigación avanzada con OpenAI combina técnicas de prompting, análisis y síntesis con una comprensión práctica de los modelos, las APIs y sus límites. La formación aborda también la personalización mediante fine-tuning, casos de uso en I+D y criterios para evaluar sesgos, confiabilidad e impacto profesional de la inteligencia artificial.

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Curso impartido por

Avatar:Saúl Vicente Moral

Saúl Vicente Moral

Experto en Inteligencia Artificial

Contenido de la formación

1 Secciones · 1 Lecciones · 51 min. en total

Investiga con IA sin perder la autoría

51 min.

Habilidades que obtendrás

  • Aplicar prompting avanzado al análisis y síntesis de datos.
  • Comprender el potencial de modelos y APIs de OpenAI.
  • Identificar opciones de personalización y fine-tuning de modelos.
  • Analizar aplicaciones de IA en investigación y resolución de problemas.
  • Evaluar sesgos, confiabilidad y límites en investigación con IA.
  • Interpretar tendencias profesionales vinculadas al uso de IA.

Requisitos mínimos

No se requieren conocimientos previos específicos, aunque es recomendable tener nociones básicas sobre herramientas de IA generativa y búsqueda de información.

Por qué realizar este curso

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Beneficios

  • Estructura mejor análisis complejos mediante técnicas avanzadas de prompting.
  • Facilita la síntesis de información con apoyo de modelos de OpenAI.
  • Aporta criterio para valorar cuándo personalizar un modelo.
  • Mejora la evaluación crítica de resultados afectados por sesgos.
  • Amplía la capacidad para explorar problemas de I+D con IA.
  • Permite contextualizar cambios profesionales asociados al avance de la IA.

Para quién

  • Profesionales que investigan, analizan o sintetizan información con IA.
  • Perfiles de I+D interesados en incorporar herramientas de OpenAI.
  • Profesionales que quieran profundizar en técnicas avanzadas de prompting.
  • Perfiles técnicos interesados en personalización y fine-tuning de modelos.
  • Profesionales que necesiten evaluar límites y riesgos de la IA.
  • No está orientado a una implementación técnica profunda de fine-tuning.

Oportunidades profesionales

  • Refuerza capacidades para investigación y análisis asistidos por IA.
  • Puede resultar útil en tareas profesionales de síntesis de información.
  • Complementa perfiles de I+D que incorporan modelos de OpenAI.
  • Aporta una base para valorar proyectos de personalización de modelos.
  • Refuerza el criterio para evaluar resultados generados mediante IA.
  • Puede resultar útil para analizar problemas complejos con apoyo de IA.

Valoración de nuestros alumnos

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Preguntas frecuentes

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El temario aborda prompt engineering avanzado aplicado específicamente al análisis y la síntesis de datos.
No. El curso plantea una introducción a la personalización y al fine-tuning, por lo que no debe interpretarse como una formación especializada en su implementación avanzada.
No principalmente. Se estudia el ecosistema de modelos y APIs y su potencial, pero el temario no especifica una implementación práctica profunda mediante programación.
El contenido aborda aplicaciones en investigación y desarrollo y en resolución de problemas, además de técnicas de análisis y síntesis apoyadas por OpenAI.
Sí. Una parte específica del curso trata desafíos éticos, sesgos y confiabilidad en el uso de IA para investigación.
Sí. El temario incluye tendencias del mercado, nuevas funciones y cambios profesionales relacionados con la inteligencia artificial.
El temario facilitado no los incluye como contenidos específicos, por lo que no conviene considerarlos parte del alcance de este curso.